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        含缺失數(shù)據(jù)的未決賠款準(zhǔn)備金評(píng)估案例分析

        2018-05-14 08:56:00楊曉偉
        財(cái)訊 2018年28期
        關(guān)鍵詞:賠款補(bǔ)法估計(jì)值

        未決賠款準(zhǔn)備金是保險(xiǎn)公司準(zhǔn)備金中重要的組成部分,缺失數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)準(zhǔn)備金的估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重影響。本文對(duì)含有缺失數(shù)據(jù)的非壽險(xiǎn)未決賠款準(zhǔn)備金進(jìn)行具體案例分析,首先通過SPSS軟件,利用多重插補(bǔ)法進(jìn)行插補(bǔ)得到完整數(shù)據(jù)集,然后運(yùn)用準(zhǔn)備金進(jìn)展法對(duì)不同缺失率下的插補(bǔ)完整數(shù)據(jù)集進(jìn)行未決賠款準(zhǔn)備金估計(jì),最后對(duì)不同缺失率下得到的未決賠款準(zhǔn)備金估計(jì)值進(jìn)行對(duì)比分析。

        缺失率 多重插補(bǔ)

        未決賠款準(zhǔn)備金 準(zhǔn)備金進(jìn)展法

        原始數(shù)據(jù)

        本文所采取原始數(shù)據(jù)來源于《非壽險(xiǎn)精算(第二版)》324頁表19-2,該樣本數(shù)據(jù)因?yàn)槠涿恳皇鹿誓甑乃髻r進(jìn)展趨勢(shì)都較為平穩(wěn),易于分析研究。具體數(shù)據(jù)如表1和表2所示:

        用R語言分別隨機(jī)構(gòu)造缺失率為5%、10%、15%的缺失數(shù)據(jù),并通過SPSS軟件進(jìn)行多重插補(bǔ),為方便觀察,在此我們只寫出插補(bǔ)數(shù)據(jù),形式為:插補(bǔ)值缺失率。多重插補(bǔ)結(jié)果如表3、表4所示:

        求出原始數(shù)據(jù)未決賠款準(zhǔn)備金的估計(jì)值,以及在不同缺失率下的多重插補(bǔ)法所得數(shù)據(jù)的未決賠款準(zhǔn)備金的估計(jì)值,如表5所示:

        對(duì)多重插補(bǔ)法進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)在5%缺失率時(shí),所得結(jié)果相對(duì)誤差為2.5%,在10%缺失率時(shí),所得結(jié)果相對(duì)誤差稍微增加,為2.62%,而當(dāng)缺失率為15%時(shí),相對(duì)誤差為5.77%。隨著缺失率的增加,所得結(jié)果的相對(duì)誤差也在增加。在三組缺失率中,當(dāng)缺失率為5%時(shí),相對(duì)誤差最小。

        結(jié)論

        本文主要研究了含有缺失值的未決賠款準(zhǔn)備金評(píng)估問題,為了處理流量三角形中的缺失值問題,本文首先使用R語軟件言構(gòu)造了不同缺失率的缺失數(shù)據(jù),并保留原始數(shù)據(jù)形成對(duì)照組。通過SPSS軟件運(yùn)用多重插補(bǔ)法來填補(bǔ)缺失值。然后結(jié)合準(zhǔn)備金進(jìn)展法,對(duì)未決賠款準(zhǔn)備金估計(jì)值結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。得出結(jié)論:在含有缺失數(shù)據(jù)的非壽險(xiǎn)未決賠款準(zhǔn)備金評(píng)估中,多重插補(bǔ)法插補(bǔ)效果精確,并在缺失率小的情況下插補(bǔ)效果更加明顯。

        [1]Lane F Burgette and Jerome P Reiter.Multiple Imputation for Missing Data via Sequential Regression Trees.Practice of Epidemiology,2010,172:1070-1076.

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        [4]李璐. 基于R語言的缺失值填補(bǔ)方法[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2012(17):72-74.

        作者簡(jiǎn)介:楊曉偉(1994年-),女,漢族,山東濟(jì)南人,山東科技大學(xué),碩士研究生,研究方向:保險(xiǎn)精算

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